import random
import torch
from d2l import torch as d2l
def synthetic_data(w, b, num_examples):  #@save
    """生成y=Xw+b+噪声"""
    # 均叉为0，方差为1 ，长度为num_examples，此时为100，宽度为 len（x），此时为2 也就是构建 1000*2的矩阵
    X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
    # print(X)
    # X 与 w 的点积 100*2 X 2*1 ，此时为1000*1 + b = 长度为 1000的数据
    y = torch.matmul(X, w) + b
    # print(y)
    # 均差为0 方差为0.01,形状为 y的形状1000*1 再与y做叠加
    y += torch.normal(0, 0.01, y.shape)
    # print(y)
    #X为原始数据 -1,1 转换为列向量
    return X, y.reshape((-1, 1))
# 2*1 的向量 ，其中x[1]=2 ,x[2]=-3.4 可以理解为2为x1的影响因数 -3.4为x2的影响因数
true_w = torch.tensor([2, -3.4,3])
# 4.2标量
true_b = 4.2
# features 为原始数据集，labels为结果数据集
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)
# print(labels)
# print('features:', features[0],'\nlabel:', labels[0])
# print('features_1',features[:, (1)])
print(len(features))
d2l.set_figsize()
# x 轴位 结果值，y轴位 矩阵中生成正态分布的第2个值 也就是x2生成的结果值
d2l.plt.scatter(features[:, (0)].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1);
d2l.plt.show()
d2l.plt.scatter(features[:, (1)].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1);
d2l.plt.show()
d2l.plt.scatter(features[:, (2)].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1);
d2l.plt.show()
def data_iter(batch_size, features, labels):
    #长度位 特征的长度
    num_examples = len(features)
    #以num_examples为范围，构建0~num_examples范围的列表
    indices = list(range(num_examples))
    # 这些样本是随机读取的，没有特定的顺序，打乱原有的序列
    random.shuffle(indices)
    print('indices',indices)
    #0开始，num_examples结束，步长为batch_size
    for i in range(0, num_examples, batch_size):
        batch_indices = torch.tensor(
            indices[i: min(i + batch_size, num_examples)])
        print('batch_indices',batch_indices)
        # yield 相当于return ,并且记录位置，下次从改位置继续执行
        yield features[batch_indices], labels[batch_indices]
batch_size = 10
# 读取第一个小批量数据样本并打印
for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
    print(X, '\n', y)
    break

#初始化模型参数 原始模型参数，后期要被更新，直到找到最优解
w = torch.normal(0, 0.01, size=(3,1), requires_grad=True)
print('w',w)
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
print('b',b)
# 定义模型 参数与结果的正向定义
def linreg(X, w, b):  #@save
    """线性回归模型"""
    return torch.matmul(X, w) + b
# 定义损失函数 计算差值，更新参数的必要函数
def squared_loss(y_hat, y):  #@save
    """均方损失"""
    # y.reshape(y_hat.shape) 重建乘与y_hat一样的结构，方便计算
    return (y_hat - y.reshape(y_hat.shape)) ** 2 / 2
# 定义优化算法 param包含 w,b 就是模型参数
def sgd(params, lr, batch_size):  #@save
    print("params_",params)
    """小批量随机梯度下降"""
    # 更新时不要参与梯度计算
    with torch.no_grad():
        for param in params:
            print('param.grad',param.grad)
            # 为何要/batch_size 原始l.sum()是累计值 ，不÷
            param -= lr * param.grad / batch_size
            # 梯度设置为0 w,b梯度设置为0
            param.grad.zero_()
lr = 0.03
# 总批次数==3
num_epochs = 3
net = linreg
loss = squared_loss
# 循环三次
for epoch in range(num_epochs):
    #选取3批次数据 X为数据，y为真是结果
    for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
        # net(X, w, b) 数据正向计算 torch.matmul(X, w) + b,也就是预测结果计算
        # loss() 计算 预测结果与真是结果的差异，此处为批量数据
        l = loss(net(X, w, b), y)  # X和y的小批量损失
        # 因为l形状是(batch_size,1)，而不是一个标量。l中的所有元素被加到一起，
        # l是一个向量，将向量转换为标量后再反向求导，w.b都将存储梯度值
        # l.sum() 是所有w，b累计以后的值 也就是 w=w1+w2+w3... b=b1+b2+b3....
        l.sum().backward()
        sgd([w, b], lr, batch_size)  # 使用参数的梯度更新参数
    #下方计算不需要根据梯度
    with torch.no_grad():
        # train_l 是一个向量  net(features, w, b)是预测值 labels是真实值，此处是全量数据
        train_l = loss(net(features, w, b), labels)
        # train_l.mean() 最终结果的平均值
        print(f'epoch {epoch + 1}, loss {float(train_l.mean()):f}')
        print(f'reesut w:{w} ,b:{b}')